1. Activation? 딥러닝 모델을 구성하다 보면 레이어 안에 활성화 함수(Activation)이 구성된다는 것을 알 수 있다. 그렇다면 활성화 함수는 무엇일까? 그리고 왜 사용하는 것일까? 활성화 함수는 은닉층을 통과 해서 나온 가중치 곱의 합에 '비선형성'을 추가하기 위해서 사용된다. '비선형성'을 왜 추가해야할까? 바로 모델 레이어를 깊게 쌓는 것에 의미를 부여하기 위해서이다. 쉽게 말해서 활성화 함수 위치에 선형함수를 사용하게 되면 그냥 단순한 선형분류기의 기능밖에 하지 못한다. 위의 사진을 보면 선형과 비선형의 의미를 이해할 수 있을 것이다. 선형으로 분류하는 문제같은 경우는 신경망 모델이 아니더라고 기존 머신러닝 모델로 해결가능하다. 그러나 실제 세계의 문제에서는 선형 그래프의 모양처럼 ..